민영 건강보험에서 웨어러블의 역할

본 보고서는 2020.3월 Milliman에서 발표한 “민영 건강보험에서 웨어러블의 역할(The Role of Wearables in Private Medical Insurance)”를 참고하여 작성

출처 : https://www.milliman.com/en/insight/the-role-of-wearables-in-private-medical-insurance

Ⅰ		요 약

□ (배 경) 일반적인 대중 시장의 웨어러블 기술은 비교적 새로운 기술이고 최근 몇 년 동안 극적으로 발전했음

ㅇ 다양한 형태의 건강 데이터를 측정하고 기록할 수 있는 전자장치가 출시된 이후로 민간 보험사는 이러한 장치의 활용 가능성을 주의 깊게 관찰해 왔음

ㅇ 보험사가 웨어러블 기기의 활용을 고려하는 이유와 이러한 장치가 가지는 보험 비즈니스 모델로서의 이점과 고려해야 할 몇 가지 함정을 검토하고자 함

□ (정확성) 웨어러블은 우리가 상세하고 또 정확할 것으로 기대하는 실시간 데이터 포인트를 제공하는데 그러나 이것이 정말로 사실인지는 확인해볼 필요가 있음

ㅇ 실시간 데이터의 신뢰성, 사기 및 남용의 가능성, 그리고 웨어러블 데이터가 실제로 신뢰할 수 있는 것인지를 살펴볼 필요

□ (웨어러블 데이터) 또한 웨어러블 데이터를 활용하는 데에 대한 다른 주요 고려사항과 함께 웨어러블 기기를 보험상품에 접목할 때 비용 조달과 관련한 고려사항도 검토

ㅇ 웨어러블 데이터는 보험사가 계약자의 일반적인 건강수준에 대한 추가적인 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있지만 수집된 추가 데이터가 반드시 기존 보험금 지출 규모에 대한 예측을 개선시키는 것은 아님

□ (시장 조사) 연구의 일환으로 웨어러블 기기와의 상호작용 수준에 대한 소비자 의견과 보험에서 웨어러블 사용에 대한 생각을 이해하기 위해 시장 조사를 실시했음

ㅇ 이 시장조사의 흥미로운 결과는 상당한 비율의 응답자가 정기적으로 건강 데이터를 확인하고 보험업계에서 일을 했지만 보험업계 내에서 웨어러블 데이터의 역할에 대한 의견이 상당히 다양하다는 것임

ㅇ 우리는 설문조사 참가자가 사용하는 장치의 범위, 측정된 활동의 유형 및 빈도, 보험상품의 보험료 수준을 결정할 때 이 정보를 사용하는 것에 대한 견해를 고려

□ (의료적 가능성) 마지막으로 웨어러블에서 사용할 수 있는 데이터 유형이 의료분야에서 실제로 예측가치를 제공하는지를 고려

ㅇ 대부분의 건강평가(HRA)는 일반 평가에서 증거에 기반한 것으로 인정되므로 웨어러블을 통해 얻을 수 있는 데이터 유형(예: 운동 및 활동 수준 추적)과 유사한 HRA 데이터 요소에 대한 민감도 분석을 실시

ㅇ 우리는 3개의 독립적인 HRA에서 서로 다른 입력 항목을 변경하여 전체 결과에 대해 더 나은 예측 가치가 있는 항목을 확인했음

□ (결 론) 우리는 이러한 결과를 사용하여 웨어러블 기기에서 제공되는 해당 측정 가능한 데이터가 민간 보험사의 보험료 부과 방법론을 크게 향상시킬 가능성이 있는지 여부를 평가

ㅇ 연구결과에 따르면 웨어러블이 가입자의 활동수준을 높이도록 장려할 수 있지만 HRA 점수(즉, 가입자의 전반적인 건강수준)에 영향을 미치는 많은 주요 요소가 웨어러블에 의해 측정되지 않기도 함

Ⅱ		웨어러블 데이터의 신뢰성

□ (개 요) 웨어러블과 웨어러블이 생성하는 데이터의 확산은 보험사에 어느 정도 이점이 있으나, 사기 가능성에 대한 관리가 필요하고 수집된 데이터의 정확성을 평가해야 함

2.1 사기 및 남용

□ (사기 가능성) 웨어러블을 사용하면 시스템을 조작하는 새로운 방법이 지속적으로 만들어지면서 가입자들이 사기를 칠 수 있는 많은 기회가 열림

ㅇ 보험사가 실시간으로 데이터를 추적하고 이를 가입자에 대한 혜택으로 반영을 하는 경우 발생하는 새로운 유형의 사기로부터 보호하는 방법을 개발해야 함

- 예를 들어 가입자가 자신의 활동 수준을 조작하는데 도움이 되는 장치를 구매할 수도 있음

ㅇ 걸음 수에 대한 보상을 제공하는 게임 및 보험상품의 도입으로 걸음 수를 시뮬레이션하는 장치들의 시장이 만들어졌음

□ (사기 방지) 이러한 유형의 사기가 발생하는 것을 방지하기 위해 보험사는 걸음 수와 결합된 심박수 또는 걸음 수와 관련된 거리와 같이 생체 데이터의 조합을 활용할 수 있음

2.2 비용 조달관련 고려사항

□ (비교 분석) 웨어러블을 활용하는 보험상품을 개발하기 위해 그러한 상품을 설계하는 보험회사는 시장에 나와 있는 다양한 피트니스 기기의 비용과 이점을 비교해 봐야 함

ㅇ 그림 1에서 볼 수 있듯이 가격은 £31에서 £429까지 다양하지만 주요 피트니스 측정항목은 전체적으로 봤을 때 매우 유사하지만, 보험사는 측정할 수 없는 상품의 다양한 특징들도 고려해야 함

ㅇ 예를 들어 Apple 브랜드의 강점은 유사한 기능을 가진 저렴한 제품보다 값 비싼 Apple Watch로 고객에게 더 매력적으로 만들 수 있음

< 그림 1. 2019년도 인기 운동추적기 특징 비교 >

장 치	GPS	심박기록	활동기록	수면측정	방수	배터리사용	가격(아마존)
YAMAY Fitness Tracker	No	가능	가능	가능	3m	7일	￡31
Honor Band 4	No	가능	가능	가능	50m	14일	￡35
Moov Now	No	모니터 사용 가능	가능	모니터 사용 가능	50m	180일	￡55
Huawei Band 3 pro	내장	가능	가능	가능	50m	12일	￡56
Amazfit Bip	내장	가능	가능	가능	3m	45일	￡63
Fitbit Inspire HR	No	가능	가능	가능	50m	5일	￡70
Garmin Vivofit 4	No	No	No	가능	50m	365일	￡86
삼성 갤럭시 Fit E	No	가능	가능	가능	50m	7일	￡89
Garmin Vivosmart 4	No	가능	가능	가능	3m	7일	￡99
Garmin Vivosport	내장	가능	가능	가능	50m	7일	￡100
Fibit Charge 3	No	가능	가능	가능	50m	7일	￡119
Apple Watch Series 4	내장	가능	가능	No(어플)	50m	0.75일	￡429

2.3 결과의 정확성

□ (불일치) 현재 서로 다른 유형의 장치에 의해 기록된 결과 간에 불일치가 있는 것으로 보이며, 이로 인해 이러한 장치의 정확성에 의문이 제기됨

ㅇ 장치는 측정한 각 항목의 진정한 가치를 지속적으로 과대 측정하거나 과소 측정하는 경향이 있고 정확도 외에도 각 장치의 정밀도는 각 브랜드와 모델에 따라 크게 다름

ㅇ 정확도는 측정값이 실제 값에 얼마나 가까운 지를 정의하는 반면 정밀도는 장치의 측정값이 반복되는 경우 결과가 얼마나 일관성이 있는 지로 정의됨

□ (Which? 테스트) 영국 소비자 감시단체 'Which?'*는 이러한 모든 장치에 대한 다양한 측정항목들을 고려하여 100개 이상의 웨어러블 손목 장치에서 생성된 결과의 일관성을 테스트했음

ㅇ 이를 통해 장치 간의 결과에 상당한 변동이 있음을 발견됨

※ 역주 : 1957년 설립된 영국의 소비자 정보서비스 단체(www.which.co.uk)

< 그림 2. Which? 발표 측정 데이터 vs. 실제값 비교 >

운동	거리 소모 열량 걸음수	과소 측정 | 과대 측정 실제 결과값의 백분율 편차

□ (불공정 우려) 이러한 불일치는 보험 계약자가 사용하는 기기에 따라 공정하지 않은 보상이나 불이익을 받을 수 있음을 의미함

ㅇ 그림 2는 다양한 손목 장치를 가슴 벨트(스트랩)와 함께 사용하여 심박수를 모니터링한 결과인데, 다른 장치가 정확한 결과를 제공하는데 반해 일부 장치들은 훨씬 나쁘다는 것을 보여줌

2.4 웨어러블 데이터 사용시 고려사항

□ (개 요) 보험사는 웨어러블 장치에서 생성된 데이터를 수집, 저장, 분석 및 사용하는 방법을 고려해야 하는데, 그림 3는 보험사가 고려해야 할 주요 사항임

< 그림 3. 웨어러블 데이터 활용시 고려사항 >

건강에 영향을 미치는 것은 무엇인가?	웨어러블만으로는 건강에 영향을 미치고 지급보험금 규모를 줄일 수 있을 것 같지 않음. 건강한 행동을 유도하는 가장 포괄적인 웰빙 프로그램의 전반적인 효과는 불분명하므로 웨어러블만으로는 보험금 지출 규모를 낮출 가능성이 거의 없음
규 제	보험사는 해당 지역의 보험관련 규정 및 데이터 보호 규정을 고려해야 함
참여도	일부 계약자만이 데이터를 기꺼이 공유할 것이며 보험사는 모두에게 공정한 혜택을 설계해야 함 (예를 들어 데이터를 공유하는 사람은 처벌하지만 공유하지 않는 사람은 처벌하지 않을 수 있습니까?)
데이터 해석	수집되는 데이터의 유형과 빈도로 인해 데이터 분석에서 의미를 도출하기 어려울 수 있음 (추가 데이터가 반드시 보험금 지출 규모에 대한 예측을 개선시키는 것은 아님)
절대적 개선 vs. 추세	건강이 개선되고 있는 사람들(예: 하루 3천보에서 8천보로)과 이미 높은 수준(예: 하루 1.5만보)에 있는 사람들에게 어떻게 보상해야 합니까?
비 용	상당한 비용이 수반됨. 예를 들어: ◼ 웨어러블 기기에 대한 자금 조달/지원금 ◼ 인프라(예: 클라우드 스토리지, 컴퓨팅 성능) ◼ 직원 채용 및 교육
측정 수단	어떤 측정수단을 사용하고 있고 이와 관련된 문제는 무엇인가? (예 : 달린 거리가 주된 측정값인 경우 런닝머신에서 1시간 동안 달리고 거리 0km를 기록하는 경우는 어떻게 되는가?)